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虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示,大模型对数据供给要求极高。比如,训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示,最早在2024年,人类就可能会陷入训练数据荒,届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
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bobo最新版本随着电动化和智能化的深入,汽车的核心技术由发动机、变速箱转向了软件、智能驾驶等领域,软件定义的行业共识下,整车厂开始更加重视核心技术的自研和可控。据麦肯锡预测,汽车行业将从重点依靠硬件驱动产品过渡到硬件+软件同步驱动,预计2030年软件驱动车辆内容将占据30%,软件体系的差异化成为汽车价值差异化的关键。